Математическое имитационное моделирование автоматизированной системы для снижения теплового стресса и сходимость с теоретическими значениями
Известно, что продуктивные качества животных зависят от генетической составляющей и условий содержания животных. В действительности условиям содержания уделяется недостаточный уровень внимания, что провоцирует неспособность животных в полной мере раскрыть свои продуктивные возможности. В условия содержания входят кормление, поение, навозоудаление, поддержание благоприятного уровня микроклимата.
В виду того, что микроклимат помещения следует воспринимать как сложную динамическую систему, необходимо определить ряд факторов, которые оказывают наибольшее влияние на ее взаимосвязь с живыми организмами. Можно выделить температуру, уровень относительной влажности, концентрацию вредных газов, скорость воздушных потоков и освещенность. Их регулирование позволит вносить изменения в данную систему.
Для создания благоприятных условий в помещениях для содержания крупного рогатого скота необходимо соблюдать регламентированные значения из нормативных документов. Это позволит в полной степени реализовать генетический потенциал животных.
Например, при несоблюдении нормативных значений ПДК наблюдается снижение продуктивности крупного рогатого скота на 10–15 %, перерасход кормов до 20 % и, как следствие, снижение эффективности фермерского хозяйства.
Наибольшей проблемой на сегодняшний момент в регулировании микроклимата является пагубное влияние теплового стресса. Как правило, он возникает в результате неконтролируемого повышения температуры в помещении для содержания скота. Впоследствии это может приводить к ухудшению продуктивных качеств скота вплоть до 35 %.
Известно, что для ликвидации влияния теплового стресса организм животного включает компенсаторные механизмы, начинается секреция ряда гормонов, что приводит к нарушению гомеостаза эндокринной системы. В дальнейшем это приводит к ухудшению общего состоянию организма.
Это может приводить к изменению процессов брожения в рубце, долговременное воздействие способно привести к снижению удоев на 35–40 % и, в дальнейшем, к увеличению смертности крупного рогатого скота.
На сегодняшний день с тепловым стрессом борются несколькими способами: использованием специализированного оборудования, фармакологическим, предупреждением пагубного влияния, генетическим.
Для снижения влияния теплового стресса на некоторых предприятиях используются фармакологические средства, которые не позволяют регуляторным механизмам организма снижать молочную продуктивность крупного рогатого скота. В иных случаях фермеры используют энергетические добавки, которые позволяют повысить молочную продуктивность, увеличить содержание массовой доли жира и белка и снизить потери живой массы в период раздоя.
Такие способы снижения влияния теплового стресса потенциально могут пагубно влиять на организм животного. Параллельно с этим используется иной способ – генетический, а точнее селекционные мероприятия для выведения породы скота, которая не страдает от повышения значений теплового стресса. Известно, что выведение помесных животных способствует выведению пород, устойчивых к избыточному теплу и с высокой молочной продуктивностью.
Но наиболее дешевыми и относительно нейтральными для организма животных способами являются профилактические мероприятия и использование специализированного оборудования. Профилактические мероприятия заключаются в обеспечении животных большим количеством воды, использовании навесов и регулировании температуры. В качестве специализированного оборудования используются вентиляционные рукава, патрубки с мелкодисперсным распылением жидкости и вентиляторы для обеспечения точечного обдува, увлажнения кожного покрова и смены воздушных масс соответственно. Таким образом достигается теплообмен между организмом животного и окружающей средой.
При этом используемые способы для снижения влияния теплового стресса до сих пор являются недостаточными, в виду чего в настоящее время проводятся исследования по созданию новых систем.
Цель – провести имитационное моделирование для проверки значений, полученных в результате теоретических исследований.
Материалы и методы
При проведении научной работы на базе лаборатории цифровых систем мониторинга для животноводства в Федеральном научном агроинженерном центре «ВИМ» в 2023–2024 гг. была использована программа автоматизированного проектирования «Компас-3D» (САПР) от компании ООО «АСКОН-Системы проектирования». Для обработки полученных данных был использован пакет программ Microsoft Office, в частности Microsoft Excel, от компании Microsoft (США).
В предыдущих исследованиях была разработана и представлена методика расчета скорости выходящего воздушного потока и давления в воздуховоде автоматизированной системы для снижения теплового стресса крупного рогатого скота. Скорость воздушного потока на разной высоте определялась формулой:
где Un + 1 – скорость воздушного потока на рассматриваемом сечении; Un – скорость воздушного потока в момент выхода; x – расстояние от выходного отверстия насадка до рассматриваемого сечения струи; r0 – радиус отверстия; α0 – коэффициент структуры турбулентной струи, для круглой струи принимается α0 = 0,07/0,08.
Для подтверждения корректного функционирования системы необходимо провести лабораторные испытания (имитационное моделирование). В качестве испытаний было выбрано имитационное моделирование в программном комплексе SolidWorks 2020 от разработчика Dassault Systèmes, компании SolidWorks (США). Выбранные уровни проведения имитационного обусловлены программным комплексом SolidWorks, так как необходимо определить скорость воздушного потока возле животных в момент выхода и на расстоянии, равном половине длины (с погрешностью 15 %) от пола до спины животного и от спины животного до выходного отверстия воздуховода.
В программу необходимо вносить конструкционные данные системы и ее технические характеристики: материал, использованный для системы, – гибкий поливинилхлорид с толщиной 1 мм; диапазон температур от –30 °С до +70 °С; содержание пластификатора – 33 % DINP по массе; жесткость при изгибе – 12 МПа; предел прочности при растяжении – 21МПа. Является слаботоксичным веществом, ввиду этого допускается для использования в местах для содержания животных. Устойчив к действию кислот, щелочей, растворов солей, жиров и спиртов. Также необходимо введение внешних факторов: температура –20 °С; ускорение свободного падения принято как 9,8 м/с2; плотность воздуха – 1,204 кг/м3; плотность воды – 1000 кг/м3; динамическая вязкость воздуха – 18,5 мкПа×с. Атмосферное давление стандартное – 750,063783 мм рт. ст. Жидкость при распылении должна быть мелкодисперсной (не более 150 мкм, желательно приближена к 70 мкм). Воздуховод. Длина 11 м, диаметр 1 м, выходные отверстия расположены на расстоянии 1,1 м друг от друга по центральной оси воздуховода по направлению движения воздушного потока с диаметром 0,05 м. Давление, создаваемое приточным вентилятором, – 34,15 Па. Расход вентилятора 21 279 м3/ч. Гидролиния. Длина гидролинии 14,7 м, вертикальный участок 3,7 м, горизонтальный 11 м, между данными участками имеется сгиб 90°. Диаметр гидролинии 0,012 м. На горизонтальном участке располагаются форсунки на расстоянии 1,1 м друг от друга, возле выходных отверстий воздуховода диаметр форсунки 0,00051 м. Давление, создаваемое насосом, – 1,84 МПа, расход 2,5 л/мин, напор 187,4 м.
Из предыдущих исследований установлено, что оборудование над животными должно располагать на высоте от 2,4 м. Уровень шума, который генерируется оборудованием, должен быть меньше 65–70 дБ. Материалы, из которых выполнено оборудование, должны быть устойчивы к агрессивной среде, безопасны для животных и человека. Ограничения по содержанию в воздухе мелкодисперсных частиц и твердых примесей не более 100 мг/м3. Рабочая температура от –40 °С до +40 °С. Часть системы (гидролиния) должна быть герметична. Система должна быть способна регулировать уровень относительной влажности от 40 до 75 % для основных помещений с лактирующим стадом и скорость ветра от 0,5 до 1 м/с для них же. В качестве животного выбрана корова черно-пестрой голштинизированной породы ростом 1,3 м
План проведения математического имитационного моделирования:
- Создание имитационной модели воздуховода.
- Внесение данных системы для снижения теплового стресса в программный комплекс SolidWorks 2020.
- Внесение данных: температура t (℃); уровень относительной влажности W (%); плотность воздуха ρ (кг/м3); ускорение свободного падения g (м/с2); динамическая вязкость воздуха η (Па×с); атмосферное давление (мм рт. ст.) и т. д.
- Запуск имитационного моделирования в программном комплексе.
- Сбор данных по проведенному имитационному моделированию, определение скорости в воздуховоде.
- Статистический анализ полученных данных и сравнение их с теоретическими значениями.
- Формирование общих выводов касательно системы.
Для определения корреляционной зависимости теоретически полученных данных и результатов имитационного моделирования была выбрана методика расчета коэффициента корреляции Пирсона. Для проведения расчета была использована формула:
где x – значения, принимаемые переменной X; – среднее арифметическое значений x; y – значения, принимаемые переменной Y; – среднее арифметическое значений y.
Определение средней арифметической осуществлялось с помощью формул:
Определение существенности коэффициента корреляции проводилось с помощью t-критерия Стьюдента:
где tр – t-критерий Стьюдента расчетный; r – коэффициент корреляции; n – выборка, количество взятых чисел.
Определение числа степеней свободы проводилось с использованием формулы:
На основе данных шкалы Чеддока (табл. 1) возможно определить тесноту связи.
Результаты и обсуждение
На рис. 1 представлен изображение выхода воздушного потока из системы.
По результатам проведенного ранее исследования были определены значения скорости выхода воздушного потока из выходных отверстий воздуховода – она равняется 1,9 м/с и соответствуют регламентированным значениям нормативных документов. Данные скорости воздушного потока на разных высотах представлены ниже (табл. 2).
На рис. 2 и 3 приведены результаты проведенного имитационного моделирования. Было определено, что распределение воздушных осуществляется по направлению к животным в форме окружности, за счет этого достигается большая площадь обдува животных, что оказывает благоприятное воздействие.
По результатам проведенного моделирования, представленного на рис. 2, можно определить, что скорость выходящего потока воздуха достигает значения 0,324 м/с примерно на половине высоты животного. В непосредственной близости к животному скорость выходящего потока составила 0,45 м/с.
Исходя из данных, представленных на рис. 3, можно определить, что скорость в момент выхода из выходного отверстия составляет 1,615 м/с, а по мере приближения к телу животного снижается до 0,450 м/с. На основе данных, полученных в предыдущих исследованиях и в результате имитационного моделирования, были сформированы табл. 3 и рис. 4.
Общий коэффициент корреляции данных определяем как среднее арифметическое коэффициентов корреляции в четырех точках, он составляет 0,8575 ≈ 0,86 при (p ≤ 0,01). Число степеней свободы, на основе формулы (6), равно 8. При том условии, что , tр = 4,7658 (t-критерий Стьюдента табличный при p ≤ 0,01 соответствует 3,36), коэффициент корреляции можно считать значимым, а связь существенной. Из всего вышеописанного можно утверждать, что связь является прямой и имеет сильную тесноту связи между теоретическими значениями и данными результата имитационного моделирования.
Выводы
При проведении лабораторных испытаний (имитационного моделирования) установлено, что скорость выходящего потока воздуха в момент выхода из воздуховода составляет 1,615 м/с. Данное значение ниже теоретического на 15 %. Это может свидетельствовать о достоверности теоретических расчетов.
Выявлено, что скорость воздушного потока при приближении к крупному рогатому скоту снижается и достигает 0,45 м/с. Данные значения скорости превышают минимальные регламентированные значения на 10 %. При этом остаются в допустимом диапазоне, а превышение ниже 15 % можно считать незначительными в рамках помещения для содержания крупного рогатого скота.
Связь результатов имитационного моделирования и теоретических значений является прямой и имеет сильную тесноту связи, сходимость равна 0,86.
При проведении дальнейших исследований рекомендуется провести натурные испытания в хозяйстве, в реальных условиях, для сравнения с данными, полученными в результате теоретического исследования и имитационного моделирования.
Об авторах
Игорь Мамедяревич Довлатов; кандидат технических наук, старший научный сотрудник
dovlatovim@mail.ru; https://orcid.org/0000-0003-3058-2446
Илья Владимирович Комков; младший научный сотрудник
ilyakomkov10@yandex.ru; https://orcid.org/0000-0003-2407-4584
Сергей Сергеевич Юрочка; кандидат технических наук, старший научный сотрудник
yssvim@yandex.ru; https://orcid.org/0000-0002-2511-7526
Владислав Русланович Тарасов; специалист
tarvla1999@yandex.ru; https://orcid.org/0000-0002-4332-9274
Федор Евгеньевич Владимиров; научный сотрудник
fvladimirov21@gmail.com; https://orcid.org/0000-0003-2480-5754
Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ 1-й Институтский проезд, 5, Москва, 109428, Россия
УДК 631.22.01
DOI: 10.32634/0869-8155-2025-390-01-114-120
